Structurer ses prompts pour des résultats plus fiables

Le prompt engineering repose sur des méthodes clés pour générer des réponses précises et exploitables. Voici quatre approches structurées, applicables dans tous les contextes, pour optimiser vos interactions avec les modèles d’IA.

1. Organiser le contexte dès le départ

Une instruction claire et isolée évite les ambiguïtés. Utilisez des délimiteurs (""", ###, etc.) pour séparer visuellement la consigne du contenu à traiter. Cette distinction aide le modèle à identifier la tâche sans confondre les éléments.

Résume le texte suivant sous forme de liste à puces.

Texte :
"""
{contenu}
"""

Bon à savoir : Des délimiteurs cohérents améliorent la lisibilité, même pour des prompts complexes.

2. Guider le raisonnement étape par étape

Décomposez les tâches en sous-étapes logiques. Cette méthode, inspirée du chain-of-thought, oriente le modèle vers une analyse méthodique.

Exemple pour identifier un phishing :

Vérifier la légitimité de l’expéditeur (domaine, historique).
Analyser le sujet et les liens intégrés (orthographe, URL raccourcies).
Rechercher des formulations urgentes ou menaçantes.

Application : Adaptez cette logique à l’analyse de données, au support client, ou à la résolution de problèmes techniques.

3. Intégrer des éléments multimodaux

Combine texte, images, extraits de code ou fichiers audio pour enrichir le contexte. Exemples d’utilisation :

Joindre un schéma technique pour demander une explication simplifiée.
Inclure un extrait JSON pour générer une documentation associée.
Ajouter un enregistrement vocal pour obtenir une transcription timestampée.

4. Imposer un format de sortie précis (si pertinent)

Spécifiez un format attendu (JSON, CSV, HTML) pour éliminer les retraitements manuels. Indiquez les champs obligatoires et la structure.

Extrait les informations suivantes du texte ci-dessous et retourne-les au format JSON :

- company_names
- people_names
- specific_topics

Texte :
"""
{texte_utilisateur}
"""

Sortie :
{ JSON structuré }

Astuce : Testez différents formats (tableaux, listes hiérarchisées) selon l’usage final des données.

À retenir

Un prompt efficace combine quatre piliers : structure visuelle claire (délimiteurs), raisonnement séquentiel (étapes guidées), contexte enrichi (multimodalité) et sortie formatée. Ces principes s’adaptent à tous les cas d’usage, de la génération de contenu à l’analyse de données techniques.

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